Prompt engineering staje się nieodłącznym elementem nowoczesnej pracy zdalnej. Od automatyzacji, przez zarządzanie zadaniami, aż po generowanie treści. Umiejętność rozmowy z AI to dziś realna przewaga konkurencyjna. I tu mamy dobrą wiadomość: w 2025 roku opublikowano badanie, w którym język polski okazał się najskuteczniejszy w jednym z kluczowych testów pracy z AI – i to lepszy niż angielski.
Jak wypadł język polski w badaniu ONERULER? Sprawdzamy!
Zespół badaczy z University of Maryland i Microsoftu stworzył benchmark ONERULER, który sprawdza, jak duże modele językowe radzą sobie z:
- przetwarzaniem bardzo długich kontekstów (od 8 000 do nawet 128 000 tokenów),
- wyszukiwaniem konkretnej informacji w ogromnym tekście („needle in a haystack”),
- łączeniem i zliczaniem danych rozrzuconych po wielu stronach.
Przetestowano 26 języków oraz wiodące modele AI – m.in. od OpenAI, Google (Gemini), Meta (Llama), Qwen. Wynik?
- Polski osiągnął około 88% poprawnych odpowiedzi w najtrudniejszych zadaniach z bardzo długim kontekstem.
- Angielski – mimo że dominuje w danych treningowych – był dopiero szósty, ze skutecznością ok. 83,9%.
To właśnie z tych liczb wzięły się nagłówki w rodzaju: „Polish is the most effective language for prompting AI” (Euronews).
Ranking języków – AI rozumie lepiej po polsku
10 najskuteczniejszych języków do komunikacji z AI według badania:
| Miejsce | Język | Skuteczność |
|---|---|---|
| 1 | 🇵🇱 Polski | 88% |
| 2 | 🇫🇷 Francuski | 87% |
| 3 | 🇮🇹 Włoski | 86% |
| 4 | 🇪🇸 Hiszpański | 85% |
| 5 | 🇷🇺 Rosyjski | 84% |
| 6 | 🇬🇧 Angielski | 83,9% |
| 7 | 🇺🇦 Ukraiński | 83,5% |
| 8 | 🇵🇹 Portugalski | 82% |
| 9 | 🇩🇪 Niemiecki | 81% |
| 10 | 🇳🇱 Holenderski | 80% |
Co naprawdę zmierzono i dlaczego to ważne dla pracy zdalnej?
Badanie nie sprawdzało ogólnie „który język jest najlepszy do pisania promptów”. ONERULER bada konkretny scenariusz:
- masz dziesiątki stron tekstu,
- ukryta jest w nich jedna lub kilka informacji,
- model musi je znaleźć, czasem także policzyć lub zagregować,
- wszystko dzieje się w określonym języku.
To typowe zadania dla analizy długich dokumentów, przeglądania raportów czy streszczania badań, umów i regulaminów. Właśnie w takich sytuacjach polski okazał się językiem, w którym modele najrzadziej „gubią się” w treści.
Nie oznacza to, że „polski jest najlepszym językiem do wszystkiego w AI”, ale pokazuje, że w testach długiego kontekstu modele są najbardziej precyzyjne właśnie po polsku. Dla osób pracujących zdalnie – zwłaszcza tych, które na co dzień przerabiają dużo tekstu – to świetna wiadomość i solidny argument, by częściej korzystać z AI po polsku.
Dlaczego polski może pomagać AI?
Naukowcy pracujący nad benchmarkiem ONERULER jasno mówią: nie znamy jeszcze pełnej odpowiedzi, dlaczego polski wypada tak dobrze w testach długiego kontekstu. Jest natomiast kilka bardzo ciekawych obserwacji, które mogą to częściowo tłumaczyć.
- Bogata fleksja i ścisła gramatyka
Odmiana wyrazów w języku polskim precyzyjnie zaznacza role poszczególnych elementów w zdaniu. Dla modeli AI to często ułatwienie – mniej zgadywania, więcej konkretu. - Mniej dwuznaczności w zdaniu
Złożone formy gramatyczne pomagają ograniczać „rozmycie” sensu. A im mniej niejasności, tym łatwiej modelowi znaleźć właściwy fragment informacji w długim tekście. - Tokenizacja i dane treningowe
Ważną rolę może grać również sposób, w jaki model „tnie” tekst na tokeny (kawałki), oraz to, jakie dane po polsku trafiły do jego treningu. To wciąż obszar badań, ale wiemy jedno: polski radzi sobie tu wyjątkowo dobrze.
Co to oznacza dla Ciebie, jeśli pracujesz zdalnie?
Niezależnie od tego, czy jesteś:
- freelancerem,
- specjalistą SEO,
- osobą od contentu,
- project managerem,
- konsultantem
AI może być Twoim asystentem. A wyniki ONERULER dają Ci dodatkowy, bardzo konkretny argument, by świadomie korzystać z AI po polsku. Zamiast na siłę przełączać się na angielski, możesz :
- pisać prompty po polsku wszędzie tam, gdzie odbiorcą końcowym jest Polak,
- używać AI do streszczania polskich dokumentów, raportów i regulaminów,
- tworzyć polskie wersje ofert, opisów produktów i treści blogowych, a dopiero potem, jeśli trzeba, wersje w innych językach.
Prompt engineering po polsku – gdzie jest prawdziwa przewaga?
Dobrze poukładane prompty po polsku dają Ci trzy konkretne benefity.
1. Precyzyjny opis zadania
Im bardziej konkretny kontekst i cel, tym lepsza odpowiedź modelu. Po polsku:
- łatwiej formułujesz to, co naprawdę chcesz uzyskać,
- możesz precyzyjnie określić odbiorcę, styl i poziom szczegółowości odpowiedzi.
2. Kontrola stylu, długości i formatu odpowiedzi
Możesz bez wysiłku narzucać modelowi ramy:
- „maksymalnie 3 akapity”,
- „język zrozumiały dla laika”,
- „zapisz wynik w tabeli z kolumnami: problem, rozwiązanie, przykład”.
To wszystko po polsku brzmi naturalnie, a AI świetnie sobie z tym radzi.
3. Rozbijanie dużych problemów na serię małych pytań
Modele działają najlepiej, gdy prowadzisz je „krok po kroku”. Po polsku łatwiej Ci:
- zadać pytanie pomocnicze,
- poprosić o doprecyzowanie,
- zbudować mini-proces: analiza → wnioski → gotowy materiał.
To doskonale współgra z faktem, że w długich kontekstach polski wypada w testach bardzo wysoko.
Jak przełożyć to na swoją codzienną pracę?
1. Przestań na siłę promptować po angielsku
Jeśli czujesz, że po polsku piszesz jaśniej, konkretniej i szybciej – korzystaj z tego. Badania nad długim kontekstem pokazują, że AI naprawdę dobrze radzi sobie z językiem polskim, więc nie ma powodu, żeby unikać go w pracy z AI.
2. Uporządkuj swój AI-workflow w pracy zdalnej
Wprowadź kilka prostych zasad:
- korzystaj z ChatGPT i innych modeli domyślnie po polsku,
- generuj szkice maili, ofert, opisów i raportów od razu w języku, w którym pracujesz,
- zbuduj własną bibliotekę szablonów promptów do najczęstszych zadań:
- SEO (meta title, meta description, struktura artykułu),
- social media (posty, karuzele, hasła),
- oferty i landing pages,
- analizy danych i podsumowania dokumentów.
3. Lepsza komunikacja z AI to szybsza praca
Tutaj liczy się praktyka, im lepiej umiesz rozmawiać z AI po polsku, tym szybciej wykonujesz codzienną pracę. W praktyce oznacza to, że warto:
- mieć własne, sprawdzone prompty do powtarzalnych zadań,
- umieć jasno wytłumaczyć zespołowi lub klientowi, jak korzystasz z AI w swojej pracy,
- traktować pracę z AI jako narzędzie do podnoszenia efektywności, a nie jako gadżet.
To raczej dodatkowy atut niż magiczny „game changer”, ale w świecie pracy zdalnej takie praktyczne umiejętności po prostu zaczynają mieć znaczenie.
Dlaczego warto zacząć właśnie teraz?
Wynik ONERULER to nie tylko ciekawostka z nagłówków, ale mocny argument, żeby przestać traktować polski jak „plan B” w pracy z AI. Jeśli tworzysz treści, działasz w SEO, robisz oferty, raporty albo jako programista korzystasz z AI do generowania kodu, testów czy zapytań SQL– świadome promptowanie po polsku staje się Twoją przewagą: przyspiesza pracę, poprawia jakość efektów i sprawia, że AI pracuje dla Ciebie, a nie obok Ciebie.
Praca z wykorzystaniem AI staje się coraz istotniejszym elementem codziennych obowiązków, zwłaszcza w środowisku pracy zdalnej. Umiejętność precyzyjnej komunikacji z narzędziami AI pozwala zwiększyć efektywność, skrócić czas realizacji zadań i lepiej wykorzystywać dostępne technologie. Osoby zainteresowane rozwojem zawodowym w tym obszarze lub poszukujące pracy zdalnej związanej z AI i nowymi technologiami mogą zapoznać się z aktualnymi ofertami dostępnymi na https://jobo.pl/IT/technologia/ai
Yekyung Kim, Jenna Russell, Marzena Karpinska, Mohit Iyyer, One ruler to measure them all: Benchmarking multilingual long-context language models, arXiv:2503.01996, 2025.
